线性最小二乘
解决线性范围或线性约束最小二乘问题
在你开始解决优化问题之前,您必须选择合适的方法:具体问题具体分析或solver-based。有关详细信息,请参见首先选择具体问题具体分析或Solver-Based方法。
线性最小二乘解分钟| |C*x- - - - - -d| |2,可能与边界或线性约束。
具体问题具体分析的方法,创建问题的变量,然后代表了目标函数和约束这些符号变量。采取具体问题具体分析步骤,请参阅具体问题具体分析优化工作流程。解决由此产生的问题,使用解决。
solver-based步骤,包括定义目标函数和约束条件,并选择适当的解算器,看看Solver-Based优化问题设置。解决由此产生的问题,使用lsqlin为非负最小二乘,或者,你也可以使用lsqnonneg。
功能
住编辑任务
| 优化 | 在编辑器现场优化或解决方程 |
主题
基于线性最小二乘法
- 最短的距离一个平面
展示了如何使用具体问题具体分析的方法解决线性最小二乘问题。 - 非负线性最小二乘法,具体问题具体分析
显示了如何解决一个非负线性最小二乘问题使用具体问题具体分析的方法和几种解决者。 - 大规模的线性最小二乘约束,具体问题具体分析
使用具体问题具体分析的方法解决了光学去模糊问题。 - 写具体问题具体分析最小二乘法的目标函数
基于最小二乘的语法规则。
Solver-Based线性最小二乘
- 优化现场编辑任务lsqlin解算器
例子显示和线性最小二乘优化生活编辑任务。 - 非负线性最小二乘法,Solver-Based
这个例子展示了如何使用一些算法来求解一个线性约束最小二乘问题非负约束的解决方案。 - 雅可比矩阵乘法函数与线性最小二乘法
示例显示如何节省内存结构在大型线性最小二乘问题。 - 热启动的最佳实践
描述如何使用热启动加速重复的解决方案。金宝搏官方网站 - 大规模约束线性最小二乘,Solver-Based
使用solver-based方法解决了光学去模糊问题。
代码生成
- 在线性最小二乘法:代码生成的背景
线性最小二乘的先决条件生成C代码。 - 为lsqlin生成代码
示例代码生成的线性最小二乘。 - 优化代码生成实时应用程序
探索技术在生成的代码来处理实时要求。
具体问题具体分析的算法
- 写具体问题具体分析最小二乘法的目标函数
基于最小二乘的语法规则。 - 具体问题具体分析的优化算法
学习如何解决优化问题的优化函数和对象。 - 金宝app支持操作优化变量和表达式
探索支持数学和索引操作优金宝app化变量和表达式。
算法和选项
- 最小二乘(模型拟合)算法
的平方和最小化n尺寸只有绑定或线性约束。 - 优化选择参考
探索优化选项。
